Kundenzielgruppe segmentieren

Kunden reagieren nachweislich besser auf individuell abgestimmte Werbeinhalte, als auch pauschale Kampagnen. Der traditionelle Zugang zur Segmentierung von Konsumentengruppen ist die Kategorisierung nach Alter und Geschlecht unter der Annahme, dass eben diese Eigenschaften das Konsumverhalten erklären können und als Basis für Konsumprognosen herangezogen werden können. In Zeiten sich differenzierender Lebensstile und variierender Geschlechterrollen haben klassische Segmentierungsmethoden ausgedient. Für eine starke, verlässliche Prognose suchen wir in der dokumentierten Kaufhistorie, dem Kauf- und Informationsverhalten, sowie in der Datenbank enthaltende Kundeneigenschaften, die tatsächlich zukünftiges Kundenverhalten prognostizieren können.

Daten- und KI-getriebene Kundensegmentierung erzielt besonders bei großen Kundenstämmen im B2C- und B2B-Bereich mit reichhaltigen historischen Verkaufsdaten einen Mehrwert.

Dieser KI-Anwendungsfall funktioniert wie folgt: Zuerst suchen Algorithmen in unserem Kundenstamm nach Mustern bzw. Kundengruppen, die sich in Hinblick auf ihr Konsumverhalten ähneln und sich gleichzeitig ausreichend gegenüber anderen Kundengruppen abgrenzen. Dann erfolgt die Analyse welche Eigenschaften oder Verhaltensweisen allen Kunden einer Kundengruppe gemein sind. Diese Eigenschaften werden dann für die Prognose von Kaufverhalten herangezogen. So können wir u.U. feststellen, dass eine Kundengruppe, die sich besonders für eine Produktgruppe interessiert, viel höhere Preise akzeptiert, oder keinen Wert auf Serviceleistungen legt. Wir werden feststellen, das manche Gruppen besser auf Werbung oder auf Rabattaktionen ansprechen, etc. Entsprechend können Sie Kosten sparen und Umsatzchancen erhöhen.

Durch das bessere Verständnis der Entscheidungs- und Konsumprozesse unserer Kunden können wir im nächsten Schritt segmentspezifische bis individualisierte Kampagnen ausspielen und so die Treffsicherheit unserer Marketing- und Vertriebsaktivitäten wesentlich verbessern.

Die Grundlage für diesen KI-Anwendungsfall bildet eine reichhaltige Kundendatenbank, die mit historischen Daten über Verkäufe und Kundeninteraktionen verknüpft ist. Sie sollten sich die Frage stellen, ob bereits heute alle Kundeninteraktionen, Verkäufe, Serviceaufträge etc. digital nachvollziehbar sind und in Ihren Datenbanken automatisiert abgelegt werden. Ist das nicht der Fall, sollten sie ebendiese Grundlage für den vorliegenden und ähnliche KI-Anwendungsfälle schaffen.

Kundensegmentierung funktioniert auch mit statistischen und mathematischen Verfahren ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI-gesteuerten Segmentierungswerkzeugen gelingt es jedoch oft tieferliegende Muster in den Kundendaten freizulegen und Ihnen so überraschende Umsatzchancen und Wettbewerbsvorteile zu ermöglichen.